論文の概要: VA-Blueprint: Uncovering Building Blocks for Visual Analytics System Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.07497v1
- Date: Sun, 10 Aug 2025 22:03:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.88681
- Title: VA-Blueprint: Uncovering Building Blocks for Visual Analytics System Design
- Title（参考訳）: VA-Blueprint:ビジュアル分析システム設計のためのビルディングブロック
- Authors: Leonardo Ferreira, Gustavo Moreira, Fabio Miranda,
- Abstract要約: 本稿では,都市視覚分析システムの構築ブロックを体系的にレビューし分類する手法であるVA-Blueprintを提案する。
この方法論を20のシステムの初期セットに適用し、コアコンポーネントをマルチレベル構造に識別し、整理する。
我々の貢献はVAシステムの構成をより深く理解し、より構造化され再現可能で効率的なシステム開発を支援するための実践的な基盤を確立します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.860466817820684
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Designing and building visual analytics (VA) systems is a complex, iterative process that requires the seamless integration of data processing, analytics capabilities, and visualization techniques. While prior research has extensively examined the social and collaborative aspects of VA system authoring, the practical challenges of developing these systems remain underexplored. As a result, despite the growing number of VA systems, there are only a few structured knowledge bases to guide their design and development. To tackle this gap, we propose VA-Blueprint, a methodology and knowledge base that systematically reviews and categorizes the fundamental building blocks of urban VA systems, a domain particularly rich and representative due to its intricate data and unique problem sets. Applying this methodology to an initial set of 20 systems, we identify and organize their core components into a multi-level structure, forming an initial knowledge base with a structured blueprint for VA system development. To scale this effort, we leverage a large language model to automate the extraction of these components for other 81 papers (completing a corpus of 101 papers), assessing its effectiveness in scaling knowledge base construction. We evaluate our method through interviews with experts and a quantitative analysis of annotation metrics. Our contributions provide a deeper understanding of VA systems' composition and establish a practical foundation to support more structured, reproducible, and efficient system development. VA-Blueprint is available at https://urbantk.org/va-blueprint.
- Abstract（参考訳）: ビジュアル分析(VA)システムの設計と構築は複雑で反復的なプロセスであり、データ処理、分析機能、可視化技術をシームレスに統合する必要がある。
VAシステムオーサリングの社会的・協調的な側面については,これまで広く研究されてきたが,これらのシステムを開発する上での実践的課題はいまだ未解明のままである。
その結果、VAシステムの増加にもかかわらず、その設計と開発を導くための構造化された知識基盤はごくわずかである。
このギャップに対処するために,都市VAシステムの基本構築ブロックを体系的にレビューし分類する方法論と知識基盤であるVA-Blueprintを提案する。
この方法論を20のシステムの初期セットに適用し、コアコンポーネントをマルチレベル構造に識別し、整理し、VAシステム開発のための構造化青写真で初期知識ベースを形成する。
この取り組みの規模を拡大するために、我々は大規模な言語モデルを用いて、81の論文(コーパスを101の論文にまとめる)の抽出を自動化し、知識ベース構築のスケーリングの有効性を評価する。
本手法は,専門家へのインタビューやアノテーション指標の定量的分析を通じて評価する。
我々の貢献はVAシステムの構成をより深く理解し、より構造化され再現可能で効率的なシステム開発を支援するための実践的な基盤を確立します。
VA-Blueprintはhttps://urbantk.org/va-blueprintで入手できる。
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